#104 Exception Notifications

本文介绍如何为生产站点设置异常记录系统,确保所有发生的异常都能被捕捉并记录下来。使用exception_logger插件进行异常记录,并通过will_paginate插件进行分页。
If you're running a production site, it's a good idea to record all exceptions which occur. See how to set up a notification system which does that in this episode.
Note: I forgot to mention, the exception_logger plugin requires will_paginate, so make sure you have that installed either through a plugin or gem.

Also I should have mentioned the importance of adding authorization to the controller so not everyone can access it. The README shows you how to do this.


gem install will_paginate
git clone git://github.com/ryanb/exception_logger.git vendor/plugins/exception_logger
script/generate exception_migration
rake db:migrate

# config/environments/development.rb
config.action_controller.consider_all_requests_local = false

# in controllers/application.rb
include ExceptionLoggable

private

def local_request?
false
end

# routes.rb
map.connect "logged_exceptions/:action/:id", :controller => "logged_exceptions"
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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